基于机器学习算法的建筑能耗监测数据异常识别及修复方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：截止2016年底，上海市公共建筑能耗监测平台已累计监测建筑1500余栋，为更好地实现数据利用，发挥平台监管作用，本文提出基于机器学习算法的公共建筑能耗监测数据异常识别及修复方法，即综合应用阈值法、k-means聚类法及knn算法。通过对能耗监测平台中部分样例计算，结果显示：该方法能较好地识别不同性质的异常数据，并结合历史数据对其进行修复，误差在5％以内，能有效提高公共建筑能耗监测数据质量和可利用率，为后续数据挖掘分析奠定基础。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/85154X/201709/672140629.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：机器学习算法 学习算法 机器学习 建筑能耗 复方法 能耗监测 机器学习 k-means聚类法 KNN算法